http://www.tu-ilmenau.de

Logo TU Ilmenau


Ansprechpartner

Prof. Dr. sc. techn. Beat Brüderlin

Fachgebietsleiter

Telefon +49 3677 694119

E-Mail senden

Ihre Position

INHALTE

Verbundprojekte ENVILAND-1 und ENVILAND-2

Multimodale / multitemporale Bilddatenverarbeitung zur Landnutzungsklassifikation

Projektträger: gefördert durch das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie

Projektpartner: ZBS Ilmenau / TU Ilmenau, Jena-Optronik AGZFL-BonnFSU-Jena

Projektdauer: 2004 - 2012

Teilprojektleiter: Dr.-Ing. habil. K.-H. Franke

Ansprechpartner: Dr.-Ing. Rico Nestler

Mehr Informationen: http://www.enviland-2.uni-jena.de/

Im Rahmen verschiedener Missionen zur Fernerkundung der Erdoberfläche, wie z.B. durch ENVISAT, Landsat, Ikonos, Quickbird, ERS, Rapid Eye, TerraSAR-X und durch Flugzeug gestütztes E-SAR, entsteht multimodales Bildmaterial sowohl aus dem optischen Spektralbereich als auch Radar-Daten unterschiedlicher Polarität und Auflösung. Diese können zur Lösung vielfältiger Problemstellungen eingesetzt werden. Ziel der Verbundprojekte ENVILAND und ENVILAND 2 ist die automatische Erzeugung von Landoberflächenkartierungen im Ergebnis eines weitestgehend automatisierten Verarbeitungsprozesses. Damit sollen Aufgaben, wie z.B. die automatische Kartierung von Feldfruchtarten, die Ermittlung biophysikalischer Kenngrößen und die Erfassung der Änderungsdynamik, gelöst werden. Gegenstand der Arbeiten ist die Entwicklung einer prototypischen Software-Prozesskette. Jeder Prozessschritt übernimmt eine spezifische Aufgabe (Geokodierung, Kantenextraktion, Registrierung, Segmentierung, Klassifikation). Dabei müssen extreme Datenmengen verarbeitet werden.

Nachfolgend sind wesentliche Teile des mit dem Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung erarbeiteten Lösungsansatzes dargestellt.

Daneben wurden Algorithmen und Konzepte zur Klassifikation (z.B. Support-Vector-Machines & Ensemble-Systeme) und Schwellwertextraktionsverfahren erarbeitet und verfügbar gemacht (siehe untenstehende Abbildung der Prozesskette, die Ergebnisse unserer Arbeit finden sich in den rot umrahmten Funktionsblöcken).

Die Voraussetzung zur synergetischen Verarbeitung multimodaler Daten ist es, gestörtes Bildmaterial unterschiedlicher Modalität (SAR, optisch (VIS), NIR, TIR) und Auflösung subpixelgenau zu registrieren. Herausfordernd ist dabei die Tatsache, dass durch die Bildmoden die Landoberfläche zum Teil in unterschiedlicher, komplementärer Art und Weise erfasst wird. Im Vorfeld müssen, angepasst an die modentypischen Messunsicherheiten, leistungsfähige Filterverfahren eingesetzt werden.

Sowohl das Segmentierungsverfahren als auch die Konzepte zur segmentbasierten Klassifikation schöpfen den Informationsgehalt des Datenaufkommens im Sinne der gewünschten Prozessierungsziele optimal aus.

   
Links: Ausschnitt einer Landsat-5-Szene der Region Köln-Bonn (RGB-Komposit
der Kanäle 5,4,3). Rechts: Ergebnis der SVM-Klassifikation (blau = urbane
Region; gelb = Wasser; grün = Wald; weiß, rosa, hellrot = Landwirtschaft)

 

Die Mitwirkungsleistungen des Fachgebiets GDV lagen im Rahmen des Vorhabens bei der Entwicklung von multimodalen Registrierungsalgorithmen und deren leistungsfähiger Umsetzung.

Referenzen:

Torsten Koch, Rico Nestler, Karl-Heinz Franke: Verfahren zur Registrierung von mehrkanaligem Bildmaterial unterschiedlicher Modalitäten. In: Proceedings of 17. Workshop Farbbildverarbeitung, ISBN: 978-3-00-035834-0, Konstanz, Deutschland, 29.-30.9.2011, pp. 73-84, September 2011.

T. Koch, R. Nestler, T. Kubertschak: The Advantage of Segment-Based Classification of Multi-Modal, Multi-Temporal and High-Resolution Satellite Images. In: Crossing Borders within the ABC - Automation, Biomedical Engineering & Computer Science, 55. Internationales Wissenschaftliches Kolloquium 2010 der TU Ilmenau, TU Ilmenau (Hrsg.), ISBN: 978-3-938843-53-6, September 2010.

C. Lucht  R. Nestler  K.-H. Franke: Landnutzungsklassifikation auf multisensorischen und multispektralen Bilddaten - Anforderungen und Lösungsansätze. In: Beitrag zum 15. Workshop Farbbildverarbeitung 2009, Berlin, 08.-09., Oktober 2009.

T. Koch, T. Kubertschak, K.-H. Franke: Aspekte der Segmentierung von Bildmaterial aus multispektralen Merkmalsräumen am Beispiel von Satellitendaten. In: Beitrag zum 15. Workshop Farbbildverarbeitung 2009, Berlin, 08.-09. Oktober 2009.

T. Koch, K.-H. Franke: Aspekte der strukturbasierten Fusion multimodaler Satellitendaten und der Segmentierung fusionierter Bilder. In: Beitrag im Rahmen des 52. Internationalen Wissenschaftlichen Kolloquiums 2007 der TU Ilmenau, September 2007.